Только актуальные новостройки. Как в «СЗ Эврика» внедрили AI-аналитику

«СЗ Эврика» работает на рынке жилищного строительства с 2001 года. Компания реализует проекты во Владимирской области — выступает заказчиком-застройщиком и генеральным подрядчиком. 

Рассказываем, как внедрение инструментов AI-аналитики помогло компании добиться почти 100% выполнения плана продаж.

Проблема

При планировании новых проектов застройщик столкнулся с нехваткой данных: было сложно понять структуру спроса и платёжеспособность аудитории.

Без чётких ориентиров в поведении покупателей, их закредитованности, динамике рынка новостроек трудно было прогнозировать продажи, выбирать удачные локации для объектов недвижимости и запускать эффективный маркетинг. В отдельных проектах объём проданных квартир оказывался на 15% ниже запланированных показателей. Уровень одобрения ипотек не превышал 15%, а возврат инвестиций в рекламу (ROI) был не больше 10%. 

Отсутствие качественной аналитики снижало устойчивость бизнеса и создавало экономические риски.

Решение

Чтобы устранить информационные пробелы и точнее прогнозировать продажи, в компании внедрили AI-платформу на базе СберАналитики. 

Решение объединяет несколько компонентов: сбор и анализ данных о доходах населения и кредитной нагрузке, формирование портрета потенциальных покупателей (возраст, семейное положение, миграция), аналитика рынка недвижимости и автоматизация подготовки отчётов для принятия управленческих решений. 

Данные обрабатываются с помощью Big Data‑функционала платформы, после чего алгоритмы машинного обучения сегментируют покупателей по ключевым признакам и выявляют факторы, влияющие на выбор жилья.

Технологии

• Большие данные (Big Data) и машинное обучение (ML). Сбор и обработка информации о рынке недвижимости и населении региона, сегментация покупателей позволят разрабатывать персонализированные предложения для повышения конверсии сделок.
• Единое корпоративное хранилище для обработки информации. Обеспечивает доступ к актуальной аналитике в режиме реального времени. Отчёты формируются автоматически — позволяют оценивать спрос, выбирать расположение новых объектов, настраивать маркетинговые кампании. 
• Интеграция с корпоративными ИТ‑системами (1С, CRM). С помощью платформы СберАналитики получают обезличенные данные из внешних источников (публичные реестры, статистика банков и мобильных операторов).
• Система контроля качества данных. Результаты машинного анализа регулярно валидируются сотрудниками путём сравнения с фактическими показателями рынка.

Цифровая трансформация: от опыта к данным 

Главным вызовом для компании стал переход от решений, основанных на личном опыте, к работе с данными. Чтобы преодолеть это, проводили регулярные встречи с сотрудниками, где разбирали результаты анализа, полученные от AI-моделей.

К тому же большой объём информации требовал проверки качества. В первые месяцы после внедрения ИТ-решения регулярно тестировали алгоритмы AI и сверяли прогнозы с фактическими продажами. Это помогло выявить и устранить неточности, а также повысить доверие к данным среди команды.

Этапы внедрения

• Сентябрь — ноябрь 2024. Внутренний аудит процессов, оценка потребности в данных и аналитике. Сформирована дорожная карта проекта, определены метрики оценки эффективности. 
• Ноябрь — декабрь 2024. Выбор продуктов в рамках AI-платформы. Тестирование аналитики на стартовой выборке данных. Корректировка показателей эффективности (KPI).
• Декабрь 2024. Создание централизованного хранилища данных с доступом сотрудников к аналитике.
• Декабрь 2024 — январь 2025. Обучение сотрудников работе с аналитическими инструментами на основе AI.
• Февраль 2025. Запуск платформы в промышленную эксплуатацию. Подключение первых проектов застройки, оценка результатов по ключевым показателям (продажи, ROI, одобрение ипотек). 
• Февраль — апрель 2025. Регулярный мониторинг KPI, валидация данных.

Результаты 

Благодаря внедрению AI-платформы для аналитики компания получила инструмент для принятия решений на основе больших данных. Актуальная информация о покупателях и рынке новостроек консолидируется в центральном хранилище. Это позволяет оперативно проверять гипотезы, отслеживать ключевые показатели эффективности и повышать прозрачность планирования. Благодаря быстрому реагированию на изменение рынка снизилась зависимость от сезонных колебаний и кризисных ситуаций.

• Ликвидирован 15%-й разрыв между плановыми и фактическими показателями продаж.
• Коэффициент ROI вырос с 10 до 20% — благодаря точным настройкам рекламных кампаний и персональным предложениям для клиентов.
• Показатель одобрения ипотечных заявок увеличился с 15 до 30%. 
• Разрыв между запланированным и фактическим объёмом ввода площадей сократился с 15 до 5%.

Следующие шаги

В первом квартале 2025 года компания приступила к следующему этапу цифровой трансформации — интеграции интерактивных планировок квартир на сайте жилых комплексов. Это позволит покупателям лучше представлять пространство будущего жилья, ускорит процесс принятия решений и повысит конверсию онлайн-заявок.

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.